卷體驗(yàn)讓用戶“不踩坑”，美團(tuán)春節(jié)前給大家做了一個AI小管家

美團(tuán)AI管過年，吃喝玩樂全安排。

采寫/萬天南編輯/陳紀(jì)英

“春節(jié)比工作還累，幸好我搶到了加班的名額”。

“在年味和班味之間，我選擇了班味”。

“最疲憊的班味兒，原來是年味兒，過年比上班還累啊。”

年輕人的戲謔之言，道出了一個扎心真相——“過年也很累”。永遠(yuǎn)訂不到的年夜飯，排隊到紅溫的熱門景點(diǎn)，置辦年貨的辛苦勞累，特種兵一般的走親拜友，一票難求的電影院等等，省時、省力的過年，是大眾的底層訴求。

想輕松過年的大眾，如今迎來了一個可以省時省力、自動規(guī)劃、自動領(lǐng)券的AI小管家——2月12日，美團(tuán)升級“問小團(tuán)”AI管家。

省錢、省時間、不踩坑，是美團(tuán)AI智能體“小團(tuán)”的追求，這一特性尤其體現(xiàn)在對于復(fù)雜、模糊需求的處理上。

“麻煩定個年夜飯，全家八口人，不吃辣，有小孩，能停車，口味不能拉胯，還要喝酒”，聽到這個指令后，小團(tuán)快速識別出關(guān)鍵信息——“全家八口（桌子要大）+有小孩（需要寶寶椅）+口味不能拉胯（好評多）+喝酒（要有下酒小菜）+能停車（免費(fèi)停車）+不吃辣（口味清淡的江浙粵菜最適合）”。

按照上述指令，小團(tuán)推薦了滿足上述條件的三家餐廳，甚至還貼心提醒上述餐廳“除夕正常營業(yè)”。

這些吃喝玩樂訴求雖不高大上，但卻是大眾高頻剛需。

不炫技不撒紅包的美團(tuán)，只想做自己，在春節(jié)這場AI亂斗中，接棒為大眾規(guī)劃吃喝玩樂的重任。

有了小團(tuán)的助力，這個春節(jié)可以多點(diǎn)純粹的年味，少點(diǎn)疲憊的班味兒了。

一

服務(wù)用戶剛需，美團(tuán)AI在吃喝玩樂中創(chuàng)造價值

這個春節(jié)，迎來了前所未有的AI大亂斗，大廠集體入場。

阿里千問狂撒30億補(bǔ)貼卷流量，騰訊元寶靠10億紅包撬動拉新，豆包官宣合作春晚卷咖位。

與這些大廠的高調(diào)不同，美團(tuán)AI“問小團(tuán)”只是悶聲搞體驗(yàn)，看似一點(diǎn)也不高大上。但其實(shí)，這種接地氣的玩法，才是讓大眾也能享受AI紅利的普惠普及路徑——紅包是一次性的狂歡，高頻剛需的吃喝玩樂，才是普羅大眾的煙火日場。

最近，一張中美AI大戰(zhàn)對比的截圖流傳網(wǎng)絡(luò)——國外的ChatGPT上線新版本，忙著秀參數(shù)、寫代碼。反觀國內(nèi)AI大模型，放著“高大上”的路線不走，美團(tuán)AI專注搞信息篩選，幫用戶規(guī)劃吃喝玩樂，似乎是開著坦克拉磚頭。

這個價值觀的分野在于，如何認(rèn)識AI的價值，到底是高端大氣上檔次的精英特權(quán)，還是普惠大眾滲透日常的基礎(chǔ)設(shè)施？

如果認(rèn)為AI是水電煤，答案顯然是后者——從小眾到大眾，從前沿到日常，從對話到解決用戶痛點(diǎn)，AI應(yīng)用的盡頭，就是成為大眾剛需。

大規(guī)模調(diào)用，才是衡量AI價值的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。 一是吸引更多人用，二是提升使用頻次。剛剛發(fā)布的第57次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》披露，截至2025年12月，中國網(wǎng)民規(guī)模11.25億，生成式AI用戶達(dá)6.02億，這意味著每兩個網(wǎng)民，就有一個是AI用戶。

基于精準(zhǔn)的信息篩選，給快速可交易的服務(wù)推薦，為6億用戶省時省力省錢規(guī)劃吃喝玩樂，是底層剛需。美團(tuán)AI的子彈，瞄準(zhǔn)的正是普羅大眾的AI真需求。唯有如此，AI紅利才能普惠釋放。

事實(shí)上，大眾春節(jié)吃喝玩樂的痛點(diǎn)不是辦事也不是花錢，而是信息獲取困難，很多商家春節(jié)期間的營業(yè)狀態(tài)都會發(fā)生變更，比如可能閉店歇業(yè)。

這種非常態(tài)的供應(yīng)狀態(tài)，疊加井噴的吃喝玩樂需求，導(dǎo)致的供給相對短缺，以及供需匹配難度陡然升高，用戶的決策變量和成本也在變高。如前文所述，用戶要訂年夜飯，起碼要考慮七八個因素。

而植根在美團(tuán)App內(nèi)的小團(tuán)，可以一攬子的精準(zhǔn)解決上述問題。自2月12至整個春節(jié)假期，用戶在美團(tuán)APP使用“問小團(tuán)”，提出吃喝玩樂問題后，其便能高效搜集美團(tuán)上準(zhǔn)確及時的商戶與服務(wù)信息，并進(jìn)行二次校驗(yàn)，結(jié)合真實(shí)用戶評價，提供精準(zhǔn)匹配需求且可交易的選擇。

春節(jié)是全年吃喝玩樂的最高峰，也是壓力測試場，美團(tuán)小團(tuán)這個時候切入，天時地利人和。

二

不口嗨卷紅包，沒幻覺拼真實(shí)

用AI規(guī)劃吃喝玩樂，看似接地氣，但做好不容易。

本地生活的供給端，具有高度的復(fù)雜性和不確定性。目前，美團(tuán)平臺上的超千萬家商家，它們的經(jīng)營狀態(tài)在實(shí)時變動中。

用戶對試錯的容忍度也很低。用戶對于需求的描述通常相當(dāng)模糊，且吃喝玩樂的變量信息很多，AI要精準(zhǔn)解析出真實(shí)需求絕非易事。況且，用戶向小團(tuán)提問，目的是輔助消費(fèi)決策。用戶可以容忍AI“胡言亂語”，但無法寬容被AI誤導(dǎo)引發(fā)的消費(fèi)決策錯誤。

正因如此，用AI優(yōu)化乃至重構(gòu)本地生活體驗(yàn)，門檻其實(shí)不低，我們也真刀真槍實(shí)測了一把小團(tuán)。

除了年夜飯之外，我們嘗試向小團(tuán)請教如何“美白祛斑”。小團(tuán)直接給出了三條建議——外用淡斑精華、美白淡斑面霜、內(nèi)服調(diào)理方案。同時，精準(zhǔn)推薦了平臺商家，且給出送貨上門的時間——30分鐘到50分鐘上門。既幫用戶省去了大量查詢時間，又能直給精準(zhǔn)的消費(fèi)指引。

針對“明天去北京環(huán)球影城玩，需要門票，住宿一晚，給個方案吧”，小團(tuán)除了識別出明確訴求，給出了購買門票的鏈接，還就近推薦了三家可以提供接駁服務(wù)的酒店，甚至還識別出了隱藏的就餐需求，并提醒“園區(qū)內(nèi)主題餐廳很多，無需擔(dān)心就餐問題”。

經(jīng)過十多次測試之后，我們發(fā)現(xiàn)，小團(tuán)的服務(wù)有較強(qiáng)的普適性——外賣團(tuán)購、堂食訂桌、買藥，酒旅等，基本都能輕松應(yīng)對，覆蓋各個行業(yè)，且每次都能提供直接可交付的閉環(huán)方案，對于復(fù)雜模糊問題也能精準(zhǔn)解析需求并按需推薦。

這樣的精準(zhǔn)服務(wù)，呼應(yīng)了用戶的真需求。眼下，AI幫花錢，并非大眾真實(shí)剛需——掏兜容易，但科學(xué)決策不易。

在吃喝玩樂上，用戶的真實(shí)需求是“找靠譜的店”和“找可立即交付的服務(wù)”，小團(tuán)的增量價值，在于其大幅縮短從決策到消費(fèi)的中間流程和環(huán)節(jié)，還能一攬子幫用戶省力、省時、省錢。

這種扎實(shí)深耕的作風(fēng)，是美團(tuán)在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的優(yōu)勢，在AI時代，美團(tuán)延續(xù)了這一“干實(shí)事”的基因。

尤為值得一提的是，在十多次的測試中，小團(tuán)并沒有出現(xiàn)大模型常見的幻覺問題。

幻覺問題，即便OpenAI也難以避免。一篇發(fā)布于《Science》的熱文指出，大模型存在先天難解的軟肋——幻覺難以根除。就像學(xué)生在考試中蒙答案一樣，急功近利的AI廠商傾向于大模型在不確定性情況下“猜測答案”，也不愿承認(rèn)自己“不懂不行”。

但小團(tuán)則對于“AI幻覺”則堅決說不。美團(tuán)對此有著清晰認(rèn)知——本地生活領(lǐng)域，要盡量杜絕AI幻覺。與很多AI大模型全網(wǎng)扒數(shù)據(jù)（質(zhì)量不高）不同，美團(tuán)掌握著原始的物理世界真實(shí)數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建了從“信息準(zhǔn)”到“AI準(zhǔn)”的正循環(huán)。

一來，基于準(zhǔn)確的信息和精準(zhǔn)的推薦，持續(xù)吸引用戶使用小團(tuán)輔助下單，下單后又留下真實(shí)評價，評價成為AI語料，同時也是對AI服務(wù)的反饋和校正。

二來，精準(zhǔn)的AI服務(wù)也能幫助美團(tuán)實(shí)現(xiàn)供需兩側(cè)的擴(kuò)容——吸引更多用戶使用AI獲取信息推薦，進(jìn)而鼓勵商家更愿意主動維護(hù)信息，從而持續(xù)擴(kuò)容美團(tuán)生態(tài)內(nèi)商家供給側(cè)數(shù)據(jù)、騎手履約端數(shù)據(jù)、用戶交易行為數(shù)據(jù)（什么時段有人下單、什么菜品被反復(fù)購買），最終又反哺于信息校準(zhǔn)和算法優(yōu)化。

三

本地生活A(yù)I，離不開信息重基建

在AI這條賽道上，美團(tuán)不是急于求成的急行軍。其AI護(hù)城河不單單在算法的持續(xù)優(yōu)化上，而是線上線下海陸空全線大作戰(zhàn)，尤其是真刀真槍干了很多物理世界數(shù)字化的“臟活累活”——先實(shí)現(xiàn)信息準(zhǔn)，而后達(dá)成AI準(zhǔn)。

過去十來年，美團(tuán)一直在構(gòu)建本地生活商家的基礎(chǔ)信息，包含地理位置信息（經(jīng)緯度坐標(biāo)）、基礎(chǔ)屬性（名稱、類別、營業(yè)時間、聯(lián)系方式）、空間關(guān)系（所屬商圈、交通動線）等等。這些物理世界的基礎(chǔ)信息，沒法抄作業(yè)，也不能靠外援。

收集完基礎(chǔ)信息，并非一勞永逸。本地生活商家的更新率很高，中國烹飪協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，?2025年全國餐飲門店關(guān)店率高達(dá)48.9%?，常態(tài)化的動態(tài)數(shù)據(jù)維護(hù)也是必要工作，營業(yè)狀態(tài)變更（歇業(yè)/新開業(yè)）、服務(wù)能力/環(huán)境/設(shè)備更新（桌位數(shù)、是否有包廂等）等。

為了保證基礎(chǔ)信息和動態(tài)信息的準(zhǔn)確，美團(tuán)構(gòu)建了內(nèi)外協(xié)同的“多重情報網(wǎng)”：地推團(tuán)隊實(shí)地采集 + 騎手交付點(diǎn)反饋 + 用戶核銷行為反推+平臺信息校準(zhǔn)。

騎手的交付點(diǎn)信息可以幫助平臺將坐標(biāo)做得更準(zhǔn)；而在營業(yè)時間方面，平臺還會根據(jù)商家在美團(tuán)上的核銷情況，挖掘門店休息/閉店線索，例如各類餐廳主題、是否寵物友好、停車場信息、預(yù)定信息、包廂信息、環(huán)境風(fēng)格、吸煙政策、有無插座等等；美團(tuán)、大眾點(diǎn)評還充分利用了外賣，以及到店驗(yàn)券等美團(tuán)生態(tài)內(nèi)情報，進(jìn)行多方核驗(yàn)校準(zhǔn)；此外，美團(tuán)投入大量資金及成本進(jìn)行信息核驗(yàn)，配備專門的工程研發(fā)、質(zhì)量產(chǎn)品、運(yùn)營等工作團(tuán)隊，利用自研AI大模型，節(jié)假日AI外呼采集技術(shù)，提升基礎(chǔ)信息準(zhǔn)確率。

正因如此，小團(tuán)的AI服務(wù)能力，競品難以復(fù)制——美團(tuán)的護(hù)城河不僅僅是“算法更聰明”，是還在于“物理世界的信息顆粒度更細(xì)”。

橫向?qū)Ρ葋砜矗ㄓ么竽Ｐ蛷S商沒有地面部隊，無法掌握原始真實(shí)信息：流量平臺雖然手握用戶行為數(shù)據(jù)，但缺乏交易履約數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)鏈不完整，準(zhǔn)確度不高。述兩類玩家，哪怕寫得了代碼、剪得了視頻，但都無法在本地生活A(yù)I領(lǐng)域如魚得水。

此外，美團(tuán)構(gòu)建了豐富扎實(shí)的服務(wù)生態(tài)，可以打造AI服務(wù)本地生活的內(nèi)循環(huán)。

與之對比的是谷歌、OpenAI等平臺玩家，只能聯(lián)手外部消費(fèi)平臺，構(gòu)建“松散聯(lián)盟”，但這種跨商業(yè)主體的利益妥協(xié)，很難做到充分的互信與協(xié)同，以及無縫的流程體驗(yàn)。OpenAI就曾因此折戟。去年年初，OpenAI 曾邀請“美版餓了么”DoorDash合作，但DoorDash卻分外糾結(jié)，擔(dān)心去中介化模式下，“對公司業(yè)務(wù)絕非好事，我們的業(yè)務(wù)模式會受到?jīng)_擊。”

而美團(tuán)基于其服務(wù)生態(tài)，打造的吃喝玩樂AI服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級的無縫協(xié)作耦合，規(guī)避了跨平臺摩擦，在效率上、體驗(yàn)上優(yōu)勢更凸顯。

前沿技術(shù)的演進(jìn)，常常讓人仰望星空，但真正讓大眾受益的，往往是那些接地氣普惠化的剛需應(yīng)用。技術(shù)的真正價值不是炫目的參數(shù)，不是撒紅包拉新客的工具，而是真正融入人間煙火，為用戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。用AI規(guī)劃吃喝玩樂，不僅僅會成為過年新民俗，還將普及大眾喜聞樂見的日常。